Ganz im Süden

Mit einer soliden Basis können wir jetzt mit nur wenigen Zeilen Code alle Colleges auf der Karte darstellen. Führe Folgendes in der Konsole aus und erkunde die Karte, um herauszufinden, welches College das südlichste öffentliche College der zusammenhängenden (also des Festlands) USA ist.

pal <- colorFactor(palette = c("red", "blue", "#9b4a11"), 
                   levels = c("Public", "Private", "For-Profit"))

m2 %>% 
    addCircleMarkers(radius = 2, label = ~name, color = ~pal(sector_label))

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<Kurs>Interaktive Karten mit leaflet in R</Kurs>

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Kapitel 1 führt dich in das Paket htmlwidgets und das Paket leaflet ein. Anschließend erstellst du mit leaflet deine erste interaktive Webkarte. Beim Erstellen dieser ersten Karte lernst du viele Kernfunktionen des Pakets leaflet kennen, darunter das Hinzufügen verschiedener Kachel-Layer, das Festlegen des Kartenmittelpunkts und der Zoomstufe, das Plotten einzelner Punkte anhand von Breiten- und Längengraden sowie das Speichern von leaflet-Karten als Objekte. Kapitel 1 endet damit, dass du den Standort der DataCamp-Zentrale geokodierst und eine leaflet-Karte erstellst, die die Zentrale markiert und ein Pop-up mit einer Beschreibung des Standorts anzeigt.

Exercise 1: Einführung in leaflet Exercise 2: Die leaflet-Bibliothek laden Exercise 3: Eine interaktive Webkarte erstellen Exercise 4: Kachel-Layer Exercise 5: Provider-Kacheln Exercise 6: Eine benutzerdefinierte Kachel hinzufügen Exercise 7: Die Standardkartenansicht festlegen Exercise 8: Eine Karte mit Aussicht I Exercise 9: Eine Karte mit engerem Ausschnitt Exercise 10: DataCamp-HQ plotten Exercise 11: Setz eine Markierung Exercise 12: Pop-ups hinzufügen und deine Karte speichern

In Kapitel 2 baust du auf der leaflet-Karte aus Kapitel 1 auf und erstellst eine interaktive Webkarte aller vierjährigen Hochschulen in Kalifornien. Nachdem du Hunderte von Punkten auf einer interaktiven leaflet-Karte geplottet hast, lernst du, die Marker auf deiner Karte anzupassen. Dieses Kapitel zeigt außerdem, wie Marker anhand einer kategorialen Variable farblich codiert werden.

Exercise 1: Einführung in die IPEDS-Daten Exercise 2: Die Grundkarte aufräumen Exercise 3: Erkundung der IPEDS-Daten Exercise 4: Erkunden der IPEDS-Daten II Exercise 5: Colleges in Kalifornien kartieren Exercise 6: Colleges in Kalifornien Exercise 7: Die Stadt der Colleges Exercise 8: Kreis-Markierungen Exercise 9: Labels und Pop-ups Exercise 10: Bring unsere Karte zum Leuchten Exercise 11: Welches College liegt am nördlichsten in Kalifornien?Exercise 12: Bessere Pop-ups erstellen Exercise 13: Pop-ups durch Labels ersetzen Exercise 14: Hochschulen farblich codieren Exercise 15: Erstellen einer Farbpalette mit colorFactor Exercise 16: Eine legendäre Karte

In Kapitel 3 erweiterst du deine Karte aller vierjährigen Hochschulen in Kalifornien zu einer Karte aller US-Hochschulen. Zuerst wiederholst und vertiefst du in Abschnitt 3.1 den Stoff aus Kapitel 2 und erstellst eine Karte aller US-Hochschulen. Anschließend plottest du die Hochschulen nach Sektor (öffentlich, privat oder profitorientiert) neu und nutzt Gruppen, damit Nutzer die auf der Karte angezeigten Hochschulen umschalten können. In Abschnitt 3.3 lernst du, mehrere Basiskarten hinzuzufügen, sodass Nutzer zwischen verschiedenen Kachel-Layern wechseln können.

Exercise 1: Das Paket Leaflet Extras Exercise 2: Mittelamerika Exercise 3: Eine Basis aufbauen Exercise 4: Ganz im Süden

Aktuelle Übung

Exercise 5: Overlay-Gruppen Exercise 6: Öffentliche Hochschulen kartieren Exercise 7: Öffentliche und private Hochschulen abbilden Exercise 8: Alle Hochschulen auf der Karte Exercise 9: Grundkarten-Gruppen Exercise 10: Wechsle die Basis Exercise 11: Alles zusammenführen Exercise 12: Besondere Extras Exercise 13: Ein bisschen Extra-Flair hinzufügen Exercise 14: Ein Cluster-Ansatz

In Kapitel 4 lernst du, Polygone zu kartieren, mit denen sich geografische Regionen definieren lassen (z. B. Postleitzahlengebiete, Bundesstaaten, Länder usw.). Kapitel 4 beginnt mit dem Plotten der Postleitzahlengebiete in North Carolina, die im oberen Quartil des durchschnittlichen Familieneinkommens liegen. Du lernst, die Polygone mit Farbpaletten und Labels anzupassen. Kapitel 4 endet damit, der Karte aller Hochschulen in den USA eine neue Ebene hinzuzufügen, die alle Postleitzahlengebiete mit einem durchschnittlichen Einkommen von 200.000 $ oder mehr im Steuerjahr 2015 anzeigt. Beim Kartieren der Postleitzahlen lernst du allgemein etwas über räumliche Daten, GeoJSON-Daten, das @-Symbol und die Funktion addPolygons(). Außerdem kannst du viele der Optionen üben, die du in den vorherigen Kapiteln kennengelernt hast, etwa Pop-ups und Labels, sowie neue Möglichkeiten zur Anpassung deiner Karten wie die Highlight-Option in addPolygons().

Exercise 1: Räumliche Daten Exercise 2: Einführung in räumliche Daten Exercise 3: Räumliche Daten erkunden Exercise 4: Räumliche Daten verknüpfen Exercise 5: Polygone darstellen Exercise 6: Funktion addPolygons()Exercise 7: NC-Postleitzahlen mit hohem Einkommen Exercise 8: Optionen für addPolygon()Exercise 9: Lass uns loggen Exercise 10: Alles zusammenführen Exercise 11: Die wohlhabendsten Postleitzahlen in den USA Exercise 12: Abschließende Karte Exercise 13: Danke!